程 杰 张雪梅
以机器人和人工智能（AI）技术为代表的第三次科技革命浪潮加快渗透到各领域，机器人代替人类工作大幅提高生产率，为人民生活带来便利，但同时也产生新的问题。AI技术应用替代传统工作岗位，造成失业问题并加剧贫富差距，对传统社会保障体系也产生挑战。为此，“机器人税”的设想被提出并广泛讨论，对机器人征税并用于失业者的再培训。“机器人税”是否应该征收以及如何征收， 目前仍然存在较大争论。厘清“机器人税”的设想起源，梳理争论和分歧的焦点，有利于我们更深刻地认识新技术革命的深远影响及其应对举措。
“机器人税”的设想起源
机器人的出现是现代化和人类文明进步的标志，但同时也带来新的担忧。首要问题就是机器对人的替代带来失业。近年来，AI技术的广泛应用正在颠覆人类对未来工作的认知。2013年，牛津大学马丁学院发布研究报告《未来就业市场》显示，美国702类工作岗位中近一半（47%）将在未来20年内受到自动化技术影响。2017年，麻省理工学院和波士顿大学的研究报告《机器人和工作》指出，机器人的数量占工人数量的比重每增长0.1个百分点， 美国就业率就会下降0.18—0.34个百分点，工人薪资也会降低0.25— 0.5个百分点。新一轮技术革命以来，机器人和AI技术正在渗透到劳动力市场的每个角落，抢占仓管人员、卡车司机、零售店员等工作， 谷歌Home和亚马逊Echo成功取代了部分家政服务，无人驾驶技术在新加坡开始取代传统出租车司机。贫富差距加剧是机器人带来的另一大挑战。机器人不仅使得工人失去工作，而且技术和资本再次占据要素分配的主导地位，新技术带来的财富收益更多流向企业主或资本家， 导致收入分配关系恶化。
为此，一些人主张国家财税应该向因机器人而失业的人群倾斜， 为他们提供技能培训和就业机会。2016年5月，卢森堡政治家Mady Delvaux向欧洲议会提交了一份议案，建议向机器人所有者征税， 用于资助因机器人失业人群的重新训练，以实现再就业，该议案是全球首次提出“机器人税”的报告， 最终这项提案以396反对票、123赞成票、85弃权票的结果被驳回。2017年1月，法国前教育部长Benoît Hamon主张对雇主使用机器人创造的“增加值”征税，数额与雇人要支付的“社会负担费用”相等，以便为所有人提供最低收入。2017年3 月，Bill Gates公开表达观点，认为与自动化相关的税收必然会出现， 工人在工厂获得的收入都属于应税收入，应该根据法律规定缴纳所得税和社会保障税等，如果机器人取代人类从事这些工作，理应考虑对机器人征收相同水平的税款，“机器人税”优先用于对失业工人的培训。2017年6月，诺奖得主Robert Shiller表示，要缓解机器人革命引发的收入差距，就必须重新建构税收体系，比起仅仅向高收入人群征税，征收“机器人税”可能在政治上更容易被人接受，税收作为工资保险帮助被新技术抢走饭碗的人们完成再就业过渡，这种做法与人类天生的正义感相吻合。
“机器人税”在世界上机器人渗透率最高的国家率先尝试。2017 年8月，韩国拟减少对投资自动化机械企业的税收优惠，变相向机器人收税，成为全球首个推出“机器人税”的国家。在此之前，韩国政府对投资工业自动化设备的企业提供税收减免，根据企业规模不同，减免幅度在3%—7%之间。韩国尝试“机器人税”的主要动因在于“机器换人”所导致的失业率上升。2017年，韩国工业机器人密度为每万名工人710台，居世界首位，是全球平均水平的9倍左右。机器人密度高导致韩国失业率居高不下，2017 年失业人口突破100万人，失业率接近4%，青年失业率达到10%，创有统计数据以来历史新高，而邻国日本的总体失业率仅为2.8%。美国旧金山的城市主管Jane Kim一直积极推动在该州实施“机器人税”， 2017年成立了未来工作基金（Jobs of the Future Fund）的组织，开始着手进行实务层面设计讨论。2017年10月，英国工党领袖Jeremy Corbyn建议征收“机器人税”，认为自动化是对工人的“威胁”，并希望利用税收收入为再培训工作人员筹集资金。
“机器人税”的税制设计
（一）概念界定
早在第一次工业革命时期，英国古典政治经济学的主要代表之一大卫·李嘉图就提出了“机器的使用最终造成工人失业人数相对日益增加”的观点。失业问题不仅仅是由于AI替代人工造成，也有一部分是由于普通的机器替代人工造成。那么，在征收机器人税时，必须确定怎样的生产设备才算机器人。如果不加以区分任意征收，势必会阻碍技术的发展。2017年，机器人之家的组织指出，至少必须先将AI 技术与自动化之间划清界线，否则“机器人税”将追溯到过去自动化资本的发展，必将引起业界负面情绪的严重反弹。目前的工业用机器手臂也非全部都应用机器学习等AI 技术，所以使用“机器人税”一词为名并不稳妥，有学者认为“AI 税”是更为贴切的概念。
（二）纳税主体
“机器人税”的纳税主体不是机器人本身，而是使用机器人进行生产并取得收益的企业。梁发芾（2017）指出不管机器人多么智能，它仍然是一种工具，并不具有财产权，当然不可能成为纳税主体，不可能成为纳税人。一些学者对“机器人税”面临的法律问题进行探讨，站在税法的立场，对机器人征税的最大问题在于法律上如何界定机器人，如果机器人能够被赋予独立的法律主体资格，它可以被当作独立的纳税人，像自然人或企业法人那样向国家纳税。但是， 如果机器人并不具备独立的法人资格，它只能被当作隶属于自然人或企业法人的一种“资本”，“机器人税”在本质上仍然应当向机器人的生产者、销售者、使用者或拥有者征收。“机器人税”并非对机器人征税，而是对机器人拥有者征税，这实际上意味着征收资本利得税。
（三）课征方式
如何对机器征收是税制设计和方案的关键问题。Ryan & Bret （ 2 0 1 8）提出了五种方案来征收“机器人税”。第一种是取消企业所得税中资本投资的减免，韩国所谓的“机器人税”正是采取这一方案。第二种是征收一种额外的失业补偿税。第三种是增加对雇佣工人的税收优惠，当企业因为使用机器人而减少雇主在社会保障和医疗保险领域支出时，需要相应地对雇佣工人给予预期比例的“可以抵消的税收优惠”，以此激励企业雇佣工人。第四种是开征企业自我雇佣税，对于公司通过自动化技术应用而避免支出的社会保障和医疗保险支出，企业应当缴纳相同比例的“替代税额”。第五种是提高企业所得税的税率，通过税率的提升增加企业用于“资本投资”部分的成本，进而相对减少由劳动力负担的税收。课税方案选择需要从本国国情出发，考虑一国现有的税收体系和税收文化，只有最适合本国的征税方案才是最优的选择。
（四）税率设定
“机器人税”的税率设定可以调整收入分配关系，缩小熟练工人和非熟练工人之间的工资差距， 但税率设计也需要考虑对企业创新动力和企业税收负担的影响。Zhang（2019）研究认为，当使用机器人的行业存在一个受管制的工资率时，提高机器人税率将减少工资不平等，受管制的工资率会加大机器人使用行业对非熟练工人的需求，从而提高非熟练工人的预期工资率。在非自动化行业，为了留住非熟练工人，避免非熟练工人转移到工资更高的机器人使用行业，将不得不提高非熟练工人的工资率。在机器人使用行业，机器人税税率提高使得熟练工人工资率降低。因此，“机器人税”可以缩小熟练工人与非熟练工人之间的工资差距。从调节收入分配视角来看，对机器人征税不应该“一刀切”，可以根据行业特点、人力和自动化在效益中的比重来确定，设计类似于累进税的税制。
“机器人税”的争论焦点
（一）支持方：边增长、边分配
机器人代表着人类社会的进步，但关键问题在于新技术带来的收益并非均等地让所有人受益，新创造的价值和超额利润主要归于机器人所有者即资本家，而新事物引发的社会问题却主要由政府承担， 最终可能是全体普通大众埋单，对机器人征税是有必要的。Korinek & Stiglitz（2017）指出，尽管AI技术能够促进社会总财富的增加，但该技术在使一部分人受益的同时，必将使另一些人受损，难以实现“帕累托改进”，应当介入适当的税收政策，打造公平的收入分配格局。Robert Shiller（2017）认为，要缓解“机器人革命”带来的收入差距，就必须重塑税制。“机器人税” 的支持者更强调在经济增长过程中实现收益共享，即通过税收调节的方式贯彻边增长、边分配的理念和原则。归纳来看，支持“机器人税”的立场主要强调以下三个方面理由。
第一，保障劳动者福利，缩小贫富差距。机器人取代人类工作岗位可能导致中产阶级收入缩水，加速中产阶级消失，从而可能引发政治问题和社会动荡。征收“机器人税”可以减缓自动化发展的步伐， 让社会有更多的时间去吸收被取代的劳动力，避免劳动关系恶化和社会矛盾冲突升级。刘邦灿（2017） 认为，机器人取代了劳动者的岗位势必会影响劳动者的福利，向取代劳动者的机器人征税，实际上就是向机器人这一特殊的“劳动者”征税，从而确保劳动者的福利不会因为机器人大规模出现而大幅缩减， 确保社会保障体系可持续运转，才能借助于机器人不断地缩短劳动者的工作时间，使劳动者享受科技进步带来的福利。Joao Guerreiro （2 0 1 9）指出，在美国现行税制下，自动化成本的下降将导致收入差距的大幅增加，而通过提高边际所得税率和对机器人征税的方法， 可以减少这种不平等。
第二，提高劳动者积极性，缓解失业风险。对机器的适当约束一定意义上就是保护劳动者积极性。蔡磊等（2018）指出，征收“机器人税”会增加使用机器人的成本， 有利于缓解大规模失业、预防社会危机出现。2017年，韩国政府计划实施的降低自动化企业税收优惠的政策，旨在变相征收机器人税，目的就在于控制居高不下的失业率。梁发芾（2017）认为机器人税动议的核心在于机器人的大量使用替代了人工，使从事相关人力的劳动者失业，征收“机器人税”可以补偿他们的损失，提高劳动者的工作积极性。征收“机器人税”是一种引导社会走向良性创新的信号，而并非是简单的禁止。正如2017年Bill Gates所言，“假如人们总体上对创新的畏惧多于热情，那是很糟糕的事。因为这意味着人们不会促使机器人往积极的方向发展。所以，征税比禁止机器人发展要好。”
第三，规范机器人产业投资标准，提高机器人产业发展质量。不少国家为了鼓励机器人产业发展出台优惠政策，中国许多省份也将机器人产业作为发展重点，给出优惠条件。谭浩俊（2017）认为，这一发展思路和模式往往不考虑技术含量，不注重核心竞争力，只要能够与机器人字面上挂钩就一概给予最大限度的政策优惠和扶持。正因为此，机器人产业逐步暴露出低端、盲目、无序的发展状态，征收“机器人税”可以适当提高机器人产业投资的准入门槛，消除机器人产业发展中无序竞争状态，引导机器人产业走向良性发展道路。
（二）反对方：先增长、再分配
代表资本方利益的机器人关联企业对“机器人税”首先表示反对。瑞士ABB集团总裁Ulr ich Spiesshofer（2017）认为，对机器人征税就像对软件征税一样，它们都是代表先进生产力的工具，不应该对工具征税，应该对它们的产出征税。国际机器人学联合会也表示反对向机器人征税，“机器人税” 会降低机器人行业的竞争力，阻碍技术创新和经济增长。美国前财政部长Lawrence Summers（2017）认为只将机器人列为就业的“破坏者”毫无道理，影响就业的原因有很多，技术只是其中一个方面， 不能由此单独对机器人征税。欧盟委员会副主席And r u s A n s ip （2 0 1 7）则强烈反对征收“机器人税”，对不好的习惯和行为如污染、吸烟、饮酒等征税可以理解和接受，但对于先进的事物和技术征税不容易被接受，科技进步能够创造的工作岗位会比其破坏的工作岗位多。“机器人税”的反对者更强调在确保实现经济增长的前提下再改善资本、技术与劳动之间的要素分配关系，遵循先将“蛋糕”做大再分配，或者先增长、再分配的理念和原则。综合来看， 反对“机器人税”的立场主要强调以下三个方面理由。
第一，阻碍机器人和AI技术的创新。Noah Smith（2018）认为， 对机器人征税会直接增加创新成本，抑制创新投入，从而阻碍科技创新。过去十年来，发达国家经济增速减缓主要归因于技术进步放缓，全要素生产率增速下降。如果再对机器人征税，可能进一步减缓科技发展速度，发达国家经济形势将进一步恶化。早在1865年，英国出台《红旗法案》旨在限制代表当时最先进技术的汽车产业发展， 直接导致汽车发展几乎陷于停滞状态。对机器人征税可能会使“《红旗法案》效应”再次上演，从而丧失机器人和AI发展的大好时机。从科技进步视角来看，一些学者认为征收“机器人税”是历史的倒退。目前对机器人征税为时过早，在机器人发展的萌芽阶段仓促出台“机器人税”势必会抑制创新，甚至会影响到整个国家的创新能力和可持续发展。
第二，机器人和AI技术具有“就业创造”效应，“机器人税” 将产生就业损失。机器人的出现使人们的工作环境更加安全，提高了生产力，创造了就业机会，征收“机器人税”将产生较大负面效应。2018年普华永道发布研究报告《AI和相关技术对中国就业的净影响》显示，AI及其相关技术在未来20年可能创造约12%的净增岗位，机器人的“就业创造” 效应要超过“就业破坏”效应。“机器人税”征收将阻碍新技术应用以及新兴部门扩张，最终也将带来新岗位损失。
第三，税收标准难以确定，存在经济扭曲问题。目前机器人的种类繁多，操作层面上征税标准难以明确界定，“税收”支持的对象也难区分哪些是因技术而失业的人， 哪些是自愿性失业的“懒汉”。税收必须与某些能表明纳税能力的经济活动相关联，而且一旦与税收挂钩，这类经济活动都会受到不同程度的抑制。Robert Shiller（2017） 对于“机器人税”产生的经济扭曲存在担忧，他认为除了“一次总付税”之外，即所有人不论收入高低一视同仁地缴纳相同金额的税金， 其他所有的税种都会引起不同程度的经济扭曲，造成经济效率损失， 但显然“一次总付税”对于低收入群体影响最大，缺乏收入再分配调节作用的税收往往缺乏民众基础。
“机器人税”在中国的前景
“机器人税”的争论反映出不同人对于新技术革命的认识和态度，其本质仍然在于公平与效率、增长与分配的理念差异。
“机器换人”自18世纪工场手工业向社会化大工业转型时期便已出现，从古典经济向二元经济、再向新古典经济转变的历史经验表明，经济发展方式转变和要素关系变化决定了收入分配格局，当劳动廉价、资本稀缺之时，资本占主导地位，收入差距会扩大， 收入分配理念和制度偏向于资本家，而当资本边际报酬递减、劳动相对稀缺之时，劳动地位增强时，收入差距趋于缩小，收入分配理念和制度自然又偏向于劳动者。进入新经济时代，在新技术推动下资本的作用再次放大，资本边际报酬递减规律被打破，劳动阶层内部出现分化，收入差距持续扩大，传统再分配手段出现失灵。AI时代的劳资关系更加微妙、收入分配问题也更加复杂，“机器人税”从构想走向全面实施可能还需要较长的路程，但不失为新技术时代重构收入分配格局的重要探索。
中国仍属于发展中国家，科技创新水平尚处于追赶阶段，但不可比拟的市场规模优势为机器人和AI 发展提供广阔前景。根据国际机器人学联合会公布的数据显示，中国是机器人密度增速最快的国家，自2013年就成为世界上最大的工业机器人消费国，贡献了全球超过三分之一的份额。而且，中国工业机器人的渗透率相对于发达国家仍然偏低，2017年中国每万名工人配备的工业机器人数量为97台， 较之于领先者韩国（超过7 0 0 台/ 万人）、新加坡（超过6 0 0 台/ 万人）、德国和日本（均超过300台/万人）等国家仍有较大差距，这也意味着中国仍有较大的发展空间。新技术变革和应用加速经济结构转换步伐，新经济新就业快速扩张的同时，劳动力市场也出现分化迹象，能够适应新技术需求的岗位将从中受益，实现就业质量提升和工资水平增长，不能顺应技术变革的群体将面临被淘汰的风险。“机器人”在中国方兴未艾，“机器人税”在中国的探讨也正当其时。
“机器人税”在中国的设计方案有必要将弱势群体的就业支持放在优先重要位置。以农民工群体为代表的低技能、劳动密集型行业、常规重复性岗位正在被机器人加速替代，国家统计局公布的数据显示，2018年农民工从事制造业比重为27.9%，较上年下降了2个百分点。根据中国社科院联合课题组2015—2018年实施的三轮中国制造业企业—员工匹配追踪调查显示， 制造业企业中使用工业机器人和数字控制技术（NCT）的覆盖率已经达到18%，这类企业中一线生产工人需求下降了19.6%。根据计量经济模型估计表明，机器人和AI新技术应用对制造业总体就业需求负面冲击达到3.5%，这其中以农民工就业岗位为主，机器人和AI新技术应用平均每年替代160—200 万农民工制造业岗位，“十三五” 期间大约替代了800—1000万农民工制造业岗位。农民工群体是劳动力市场中脆弱群体，根据中国社科院课题组最近完成的第四轮城市住户抽样调查显示，农民工被城镇职工社会保险制度覆盖的比例仅有20%左右，平均每5个女性农民工就有1个人的工资水平低于最低工资标准，受制于城乡分割的社会保障制度，农民工失业后难以在城镇享受失业保险金和就业援助。“机器人税”设计不仅仅要关注如何征收， 更应该关注如何发挥其保护弱势劳动者权益的作用。
“机器人税”的设计思路要致力于实现劳动与资本、技术之间利益关系再平衡，为构建更广泛、更适用的社会安全网提供必要的资源支撑。AI等新技术将替代大量普通劳动者，与就业关联的社保体系遭受冲击，普通劳动者的社会保障权益影响最为突出。目前中国社保体系面临人口老龄化和新技术冲击的双重压力，“俾斯麦模式”的社保筹资基于稳定就业者的工资税，财务可持续问题日趋突出，未来筹资方向有必要考虑从“人”转向“技术”和“资本”，目前划拨部分国有资本充实社保基金正是向“资本”筹资的重要举措，“机器人税”可以考虑作为新的社保筹资来源，通过分享技术变革的收益维持社保体系可持续运行，从而补偿劳动者损失。
“机器人税”在中国应用要结合自身税制特征。以间接税为主是中国税制的重要特征，这其中增值税是主要构成。“机器人税”归根到底是要对资本征税，中国“机器人税”的征收方式可以结合自身税制特征，倾向于研究设计一个“机器人增值税”。同时，“机器人税” 实施需要相应的配套举措。Noah Smith（ 2 0 1 8）建议，除了征收“机器人税”，还可以设立一只主权财富基金，政府可以购买公司的股份，要求公司给政府一定比例的股份，通过此种方式让全体居民分享技术进步的收益。“机器人税”可以与创新性的社会保障政策相结合，例如“机器人税” 所筹集的资金主要用于全民基本收入（Universal Basic Income, UBI），UBI是由政府或公共部门提供，旨在无差别地面向全体公民的无条件现金保障机制，能够更好地包容受到AI等新技术影响的失业和非正规就业群体，UBI制度设计符合中国倡导的以人为本、共享发展的理念。
作者单位：中国社会科学院人口与劳动经济研究所/中国社会科学院—上海市人民政府上海研究院
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